张近乐 章柯

摘 要：科技创新是促进军民融合发展的驱动力，协同创新是军民融合科技创新的重要方式。梳理军民融合科技创新的特征，根据复杂系统理论和协同创新理论，将军民融合科技创新系统分解为科技创新主体子系统、要素子系统和环境子系统，并基于秦巴山脉区域省市航空航天制造业2010-2016年的相关数据，运用复合系统协同度模型进行了实证分析。结果表明：在所有序变量中，政府支持度与复合系统协同度的正相关关系最明显，各子系统有序度均体现出波动上升的特点，但复合系统仅实现了低度协同。

关键词： 军民融合;科技创新系统;协同;航空航天制造业

中图分类号：E0-054文献标识码： A文章编号：1003-7217（2020）02-0115-06

军民融合是指把国防和军队现代化建设深深融入到社会经济发展体系之中，把地方经济、科技、教育、人才等要素融入到国防和军队建设之中，形成“军中有民、民中有军”的格局[1]，使经济发展为国防建设提供坚实的物质保障，国防建设为经济建设提供坚强的安全保障，实现国防建设与经济建设统筹协调发展。

科技创新是指具有原创性的科学研究和技术创新，包括创造新知识、开发新技术、开创新工艺等形式，是多种创新主体、创新要素共同参与的创新活动，科技创新系统是一种多学科合作、多领域交流的复杂系统。科技创新系统涉及政府部门、高等院校、科研院所、企业单位、中介服务机构等诸多主体，需要资金、人才、基础科技、法律法规、创新环境等要素。在知识经济时代，科技创新是技术密集型产业发展壮大的原动力，协同创新是多主体参与科技创新的重要模式，科技协同创新是促进军民融合发展的重要方式。

关于军民融合科技协同创新的相关问题，已有学者进行了研究。双海军[2]等阐释了各创新主体的构成要素，说明了不同参与主体在军民融合技术协同创新活动中发挥的作用。郭尚芬[3]等认为，借助大型科研项目能构建起军民融合协同创新体系，论述了该种模式对军民融合科技创新的实际意义。刘飞[4]等运用三螺旋理论厘清了与军民融合科技创新有关的主体，指出了各主体的职能定位。李海海[5]等分析了美国、俄罗斯、以色列等国家的军民融合科技协同创新体系，从制度、环境、平台等方面提出促进我国军民融合科技协同创新的建议。张纪海[6]等梳理了我国军民融合中国防科技协同创新活动的脉络，总结了国防科技协同创新体系的构成要素。

现有研究多是从定性角度讨论军民融合科技创新主体、要素及模式等问题，缺少定量分析及系统协同度方面的研究。本文在总结军民融合科技创新特征的基础上，将军民融合科技创新系统分解为若干子系统，以秦巴山脉区域省市航空航天制造业2010—2016年的数据进行实证分析，测算出各子系统的有序度和复合系统的协同度，对实证结果进行分析并提出对策建议。

一、复杂系统理论与协同创新理论

（一）复杂系统理论

复杂系统理论（System Complexity）是系统科学演进而来的新兴理论，属于复杂性科学的主要研究范畴，是当代科学的前沿领域。与传统的还原论不同，复杂系统理论兼顾整体论与还原论，主张用整体论与还原论相结合的方法来分析系统。该理论认为复杂系统是由互相影响的子系统构成，但不是子系统的简单加总，而是各子系统互相作用产生的结果。复杂系统具有明显的整体性，即组成系统的各要素之间通过影响和作用使系统整体呈现出某些特性或具备某些功能，但各子系统却不具备这些特性或功能。

复杂系统理论常被用于研究工程学和管理学的相关问题，能够将庞大、复杂的问题进行分解，得到相互联系的子系统，通过研究各子系统并探寻子系统间的关系，实现解决复杂问题的目的。

（二）协同创新理论

伊戈尔·安索夫（Igor Ansoff）是战略管理学的创始者，也是第一次明确提出“协同效应”这一概念的学者。安索夫认为协同效应是联合效应在复杂系统中的表现，通过合作实现总体收益大于各单元独立营运产生的收益之和。1969年，德国物理学家哈肯（Haken）首次提出并建立了协同学。哈肯认为协同就是子系统之间通过合作和联合，最终形成能够产生放大效应统一整体的过程。

目前，对协同创新理论比较统一的定义是政府、企业单位、科研院所、高等院校、中介服务机构等主体共同参与，旨在实现重大科技创新而形成的大跨度创新组织模式[7。协同创新以追求知识增值和知识创造为核心，通过多主体参与实现技术升级，促使主体间深入合作并进行资源整合，放大整体创新能力[8]。协同创新能够通过搭建平台打破学科间、主体间的壁垒[9]，促使资金、人员、科技、信息等创新要素在多方流动，进而产生加速科技创新的效果。

二、军民融合科技创新的特征

近年来，军民融合科技创新活动体现出较为明显的特征，包括科技创新活动涉及多个主体、科技产业园区扮演重要角色、科技创新与科技成果保护同步进行等方面。

（一）科技创新活动涉及多个主体

军民融合科技创新活动不断向多主体参与演变，形成了涉及多领域、多主体的科技创新系统，科技创新系统内主体间的合作意愿不断提高、创新活动逐渐增多。军民融合科技创新活动涉及的主体既包括政府部门，也包括企业单位、科研院所、高等院校等科技创新类参与主体;既有银行、产业基金组织等金融类主体，也有为科技信息流動和科技成果共享提供中介服务的中介组织[10]。军民融合科技创新的参与主体如下图1所示。

各主体分工明确又彼此相关，企业单位、高等院校及科研院所在技术创新中发挥了重要作用，并通过院所自转、院企联转、校企联转[11]等方式将科技成果转化为现实的生产力，进而推动军民融合发展;银行、产业基金组织等金融机构为科技创新提供资金支持和其他金融服务，共享科技创新成果;中介服务机构为科技活动提供包括但不限于科技信息共享、知识产权保护等方面的服务，加快了科技创新过程。随着科技更新换代和金融、知识产权服务形式的演变，会有越来越多的主体参与到军民融合科技创新系统中，创造出更多军民融合科技创新模式，探索出更多军民融合科技创新路径。

图1 军民融合科技创新多主体参与示意图

（二）科技产业园区扮演重要角色

自2009年以来，工信部组织并开展了国家新型工业化产业示范基地创建工作，截至到去年7月份，在全国各地先后分7批次建立起了32个国家级军民结合产业基地。将科技产业园区作为军民融合科技创新和军民融合发展的“试验田”，是近年来我国发展军民融合科技创新的有效方式[12]。科技产业园区在军民融合科技创新方面具有先天的优势，能够有效地聚集军民融合科技创新所需要的各种资源，降低交易成本，促进军民融合科技创新;能够通过资源共享产生正外部性，使园区内相关企业分享发展成果，带动军民融合产业发展，推动加速形成产业集群[13]。以产业园区促进军民融合科技创新的模式不断被推广，科技产业园区建设经验愈加丰富[14]。

例如，陕西省和四川省分别建成了西安阎良国家航空高技术产业基地、中国（绵阳）科技城等国家级产业园区，还涌现出西安高新区军民融合产业园、宜昌市军民融合产业园区等省市级产业园区。这些产业园区吸纳了众多科技创新型企业，孵化了大量军民融合科技创新项目，成为军民融合科技创新的重要载体。

（三）科技创新与科技成果保护同步进行

国防科技成果既带有保密性质，又具有明显的军民两用性，但“重定密、轻解密”的特点长期伴随国防科技成果转移转化进程，也阻碍了軍民融合科技创新。习近平总书记曾指出要“唤醒睡美人”，要求加快国防领域专利技术的解密和转化工作[15]。各地通过创新市场运作模式，成立了诸多科技中介服务组织。在科技中介组织的推动下，大量国防科技成果植入到项目中，既促进了国防科技成果转化为现实生产力，又实现了科技项目有效孵化。政府部门、科研院所、高等院校和企业单位等多主体分工合作，将军民融合科技成果转化和科技成果保护作为工作重点，不仅促进科技资源在军民两地充分流动，而且满足了国防科技成果的保密要求。

例如，西安科技大市场、绵阳科技城国家军民两用技术交易中心等作为科技信息交流、科技成果转移转化的综合性平台，均成立了专门负责知识产权的创造、保护和运用的部门，为企业提供各类知识产权服务。知识产权服务部门能够突出发挥知识产权保护作用，在行业内形成尊重知识产权的良好风气，为军民融合科技创新提供良好氛围。

三、军民融合科技创新系统协同度分析

军民融合科技创新系统是一个复合系统，根据复杂系统理论和协同创新理论，可将其分解为科技创新主体子系统、要素子系统及环境子系统。科技创新主体子系统反映各参与主体间互相支持、配合的程度，创新要素子系统反映科技创新过程中资本、人才、政策等要素所达到的协同程度，科技创新环境子系统反映创新环境对军民融合科技创新的影响。

（一）协同度模型构建

1.子系统有序度模型。

设军民融合科技创新系统为R={R1，R2，R3}，其中，R1代指科技创新主体子系统，R2代指科技创新要素子系统，R3代指科技创新环境子系统。序变量是子系统的构成要素，考虑子系统Ri，i∈[1，3]，设序变量为Xij=（Xi1，Xi2，…，Xin），其中n≥1，βij≤Xij≤αij，k∈[1，n]，令αij和βij分别为序变量Xij的上限值和下限值。考虑实际情况并兼顾方便计量分析，分别取2010—2016年各序变量的最大值上浮10%和最小值下调10%后的数值作为序变量的上限值和下限值。并假定Xi1，Xi2，…，Xim等指标为正向指标，该种指标的取值与系统的有序程度体现为正相关关系;假定Xim+1，Xim+2，…，Xin等指标为负向指标，该种指标的取值与系统的有序程度体现为负相关关系。根据上述假设，可将子系统Ri各序变量的有序度θi（Xij）表示为

θi（Xij）=（Xij-βik）/（αik-βik），j∈[1，m]

θi（Xij）=（αik-Xij）/（αik-βik），j∈[m+1，n]（1）

运用（1）式计算得到各序变量有序度之后，进一步通过几何平均法来测量各子系统的有序度，子系统Ri的有序度ui（Xi）可表示为

ui（Xi）=n∏nj=1θi（Xij）（2）

其中，ui（Xi）∈[0，1]，ui（Xi）的数值越大，说明子系统的有序度越高，反之说明子系统有序度越低。

2.复合系统协同度模型。假设初始时刻为T0，科技创新系统中子系统Ri的系统有序度为u0i（Xi），在T1时刻，子系统Ri的有序度为u1i（Xi），则科技创新复合系统的协同度C可表示为

C=εn∏ni=1u1i（Xi）-u0i（Xi）（3）

ε=1，u1i（Xi）≥u0i（Xi）

ε=-1，u1i（Xi）≤u0i（Xi）（4）

协同度C的取值能够直观反映出复合系统的协同程度，由以上公式可知，协同度C的取值越大，说明系统的协同度越高。参数ε可以判断子系统对复合系统的影响方向，当ε=1时，协同度C为正值，说明科技创新系统处于协调有序发展状态，其值越大，说明系统协同度越高;当C取值为1时，说明科技创新系统实现协同一致;当ε=1时，协同度C为负值，意味着科技创新系统没有实现协同发展;当C取值为0时，亦说明科技创新系统没有实现协同[16]。协同度C的取值与系统协同程度之间的关系如表1所示。

（二）序变量的选择及数据来源

秦巴山脉区域是秦巴山脉地区这一概念的升级，包括四川、陕西、湖北、河南、甘肃和重庆等五省一市。秦巴山脉区域是连接丝绸之路经济带与长江经济带的战略枢纽区，是联动中原城市群、长江中游城市群、关中平原城市群和成渝城市群的关键发展区，占据重要的地理位置。秦巴山脉区域还是中国军民融合发展优质资源聚集的核心区，包括308家中央及地方军工单位，拥有雄厚的国防科技资源，形成了良好的军工基础，如今已发展成我国军民融合科技创新排头兵和军民融合中西部主战场。

航空航天制造业是军民融合产业中的典型代表，秦巴山脉区域在我国航空航天领域占据重要地位，较船舶、兵器、电子等产业实力更为雄厚。综合考虑数据的可得性和完整性等多方面因素，本文选择秦巴山脉区域五省一市航空航天制造业数据进行实证分析。

借鉴现有研究，并兼顾科学性、系统性、全面性等原则，提取了15个代表性指标组成指标体系。其中，科技创新主体子系统的序变量指标包括R&D人员数量、研发经费投入强度、企业数量以及从业人员平均数量;科技创新要素子系统的序变量指标包括资产总计、政府支持度、R&D项目投入度、技术改造经费支出和高技术产业有效发明专利数;科技创新环境子系统的序变量指标包括高技术产业研发机构数、高等学校数量、有R&D活动的规模以上工业企业、新产品开发经费支出、高技术产业投资额以及高技术产业产出度等指标。

除特殊说明外，本文所用数据均来源于《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》以及《中国高技术产业统计年鉴》。鉴于《中国科技统计年鉴》的统计口径在2009年有所调整，且《中国高技术产业统计年鉴》取消2017年以后的版本，本文选择2010—2016年的数据进行实证分析。

（三）实证过程及结果

为消除原始数据不同量纲对计量结果的影响，首先对数据进行标准化处理，本文采用均值-标准差法对原始数据进行标准化，处理结果如下表3所示。將处理过的数据代入公式（1），计算得出各序变量有序度，结果如下表4所示;将序变量有序度代入公式（2），得到各子系统的有序度，如下表5所示;图2是根据子系统有序度绘制的子系统有序度变化趋势图;将子系统有序度代入公式（3）和（4），最终得到复合系统各年的协同度及变化趋势，结果如下图3所示。

（四）实证结果分析及结论

1.实证结果分析。

（1）如表5所示，科技创新主体子系统、科技创新要素子系统以及科技创新环境子系统近年来有序平均值分别为0.498、0.311和0.431，均处于一般水平。子系统有序度由序变量有序度决定，综合表4和表5可知，科技创新主体子系统有序度从2011年开始逐年上升，得益于绝大多数序变量有序度的提高;2011年科技创新要素子系统有序度下降的原因是由于序变量政府支持度、R&D技术改造经费支出的有序度下降所致，主要原因是由于序变量技术改造经费支出的有序度大幅下降;科技创新环境子系统有序度在2014年出现小幅下降，原因是序变量高等学校数量的有序度下降导致的。在其他时间节点上，序变量有序度与子系统有序度的表现趋势基本一致。

（2）由表5和图3分析可知，2011年科技创新主体子系统和科技创新要素子系统的有序度均出现下降，随后，三大子系统有序度共同提升，使得复合系统在2012年达到低度协同;2013年，复合系统协同度出现下降，主要是受科技创新要素子系统有序度影响;2014年，科技创新环境子系统有序度下降使得复合系统协同度继续下降并创下新低;2015年，复合系统协同度上升得益于子系统有序度均有所上升。整体来看，复合系统协同度常年处于较低水平，在不协同与低度协同之间波动，在2012年和2015年体现为低度协同，在2011年、2014年以及2016年体现为不协同，没有实现长期有效协同。

2.研究结论。

（1）在所有序变量中，政府支持度与科技创新系统协同度正相关关系最为明显，R&D项目投入度、技术改造经费支出、高等学校数量与创新系统协同度正相关关系较强，研发经费投入强度、企业数量以及高技术产业研发机构数与创新系统协同度正相关关系表现较为一般，其余序变量与创新系统协同度正相关关系较弱。

（2）在所有子系统中，科技创新要素子系统与复合系统协同度的一致性最为显著，科技创新主体子系统和科技创新环境子系统与复合系统协同度的一致性表现较弱;整体来看，各子系统有序度均体现出波动上升的特点，但复合系统协同度长期处于低位，没有实现有效协同。

四、对策建议

本文对军民融合科技创新系统进行了研究，为提高军民融合科技创新系统协同度，进一步推动军民融合科技创新，根据实证结果及研究结论，提出如下对策建议：

（1）加强统筹规划设计，完善体制机制建设。理顺政府与其他参与主体之间的关系，并出台文件加以明确，探索出更多政府主导下的多主体参与模式，发挥政府作用，提高创新系统协同度;保证制度设计和政策的稳定性，避免政策方向频繁变动，促使参与主体形成稳定的预期;完善军民融合科技创新领域的体制机制建设，为军民融合创新体制互通、科技资源共享、科技人才共用奠定基础，提高军民融合科技创新系统的协同度，推动军民融合科技创新。

（2）构建协同创新平台，提高资源共享程度。以各省份建立的军民融合科技服务平台为基础，构建区域性军民融合科技协同创新平台;将科技创新活动转移至区域创新平台进行，提高科技创新系统的协同度，实现各主体的科技创新活动协调发展;探索线上+线下的技术交流模式，创造更多技术交流机会;合理运用互联网平台，减少信息搜寻成本和交易成本，提高科技创新效率。

（3）加大金融支持力度，促进科技成果转化。制定更具体的减税政策并贯彻落实，减税幅度由企业单位对军民融合科技创新的贡献度决定，并出台细则衡量企业单位的贡献度;降低准入门槛，引入多方资本，通过多元化引资等方式保障军民融合科技创新所需资金，创造高质量的金融环境，提高军民融合科技创新系统协同度;进一步加强知识产权保护工作，推动国防科技成果解密及转移转化工作稳步进行，助力军民融合科技创新协调发展。

（4）创新产学研合作模式，提升协同创新效果。鼓励高等院校与地方对接，发挥高校科技园优势，探索产学研合作的新模式;组建多种科技创新战略联盟，吸纳更多主体参与，提高系统协同度，实现政用产学研协调发展;以项目为牵引，围绕具体项目梳理技术需求与现有成果，将科技创新活动融入项目，按照项目论证、规划和实施的顺序分阶段、分步骤推动军民融合科技创新。

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（责任编辑：王铁军）

Research on the Synergy of Military-Civilian

Merging Technology Innovation System

——Empirical Analysis Based on the Aerospace

Manufacturing Industry in Qinba Mountains

ZHANG  Jinle， ZHANG  Ke

（School of Humanties， Economic and Law， Northwestern Polytechnic University， Xi'an，Shaanxi 710129， China）

Abstract：Scientific and technological innovation is the driving force for promoting the integration of military and civilian development. Collaborative innovation is an important way for military-civilian merging of technological innovation. This paper sorts out the characteristics of military-civilian merging technology innovation. According to the complex system theory and collaborative innovation theory， the military-civilian merging technology innovation system is decomposed into the main body subsystem of science and technology innovation， the element subsystem and the environmental subsystem， and based on the provincial and municipal aviation in the Qinba Mountains. The relevant data of the aerospace manufacturing industry from 2010 to 2016 was empirically analyzed using the composite system synergy model. The empirical results show that among all the order variables， the positive correlation between government support and the coordination degree of the composite system is the most obvious. The order degree of each subsystem reflects the characteristics of fluctuation， but the composite system only achieves low coordination.

Key words：military-civilian merging; technology innovation system; synergy; aerospace manufacturing